数智化转型网szhzxw.cn 数字化转型1000问 计算机视觉的发展阶段有哪些?

计算机视觉的发展阶段有哪些?

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  1. 起步那会儿(1960年代)
    60年代,科学家开始琢磨:能不能让机器认图?那时候电脑弱得像个老爷车,他们试着教机器认简单形状,比如圆圈和方块。结果呢?费老大劲儿也就认个大概,稍微复杂点就抓瞎了。方法也很“原始”——人手工写规则,比如“直线多就是方形”。这招对付复杂照片?门儿都没有!
  2. 有点眉目了(1990年代)
    到了90年代,电脑快了点,科学家也聪明了。他们不再全靠手写规则,而是让机器自己找“特征”,比如图片里的边缘、角落啥的。像SIFT这种算法,能从人脸上找到关键点,银行开始用它认支票上的数字。这时候,CV总算能干点实事儿了。
  3. 开了挂的时代(2010年代到现在)
    真正让CV起飞的,是咱们上期讲的“深度学习”。2012年,一个叫AlexNet的家伙(其实是个神经网络)在比赛里把图像识别的水平拉高了一大截。从那以后,CV就跟打了鸡血似的,能干的事儿越来越多——从认猫狗到看懂视频,全不在话下。现在的自动驾驶、刷脸支付,都是它的“得意之作”。

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